Введение
Глава 1. Методы выделения объектов из массивов оцифрованных данных на основе общей функции принадлежности с применением сортировки и параллельного видоизменения схем слияния.
1.1. Синтез параллельных сортировок с применением схем слияния и оценки их временной сложности.
1.1.1. Параллельная сортировка с видоизменением слияния для постоянного количества процессоров
1.1.2. Параллельная сортировка с постоянным количеством процессоров.
1.1.3. Последовательное слияние по матрицам сравнений
1.2. Использование алгоритма заливки с затравкой для выделения объектов из набора данных.
1.3. Применение алгоритма заливки с затравкой для нахождения областей локальных экстремумов, включающих равные с ними значения дискретизированной функции двух переменных, для уточнения структуры объектов.
1.4. Построчный линейный алгоритм выделения объектов на основе связности объектов соседних строк.
1.5. Примеры работы алгоритма линейной заливки для различных топологий связности данных
1.5.1. Пример алгоритма линейной заливки для 4связных данных
1.5.2. Пример алгоритма линейной заливки для 8связных данных
1.5.3. Пример алгоритма линейной заливки для 6связных данных
1.6. Модификация алгоритма 1.2 для параллельной обработки данных
1.7. Построение адаптивного порога для обработки данных
1.8. Назначение, область и применения выделения объектов модифицированными алгоритмами заливки с затравкой и линейной заливки.
1.9. Выводы
Глава 2. Распознавание объектов по оцифрованным сигналам
гидроакустической локации .
2.1. Постановка задачи.
2.2. Схема обнаружения, распознавания, классификации и идентификации объектов на основе сортировки и локализации экстремумов.
2.3. Алгоритм автоматического программного
распознавания малоразмерных объектов по данным гидроакустической локации.
2.4. Особенности распознавания неподвижных объектов по оцифрованным данным гидроакустической локации.
2.4.1. Выделение заиленных объектов
2.4.2. Выделение объектов больших размеров.
2.5. Выводы
Глава 3. Выделение объектов на оцифрованных изображениях
3.1. Постановка задачи
3.2. Особенности выделения объектов из оцифрованных изображений низкого качества.
3.3. Примеры обработки изображения плохого качества методом линейной заливки при наложении адаптивного порога с учетом временной сложности
3.4. Пример обработки нечеткого размытого изображения низкого качества методом линейной заливки при наложении адаптивного порога с учетом временной сложности.
3.5. Сравнительные оценки временной сложности обработки изображений с помощью предложенных модификаций метода заливки с затравкой и линейной заливки.
3.6. Примененние линейной заливки для нахождения корней функции двух переменных
3.7. Выводы.
Заключение
Литература
- Київ+380960830922